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Skywork

由昆仑万维集团·天工团队开发的一系列大型模型

Skywork-13B系列模型,由昆仑万维集团·天工团队开发,涵盖Skywork-13B-Base, Skywork-13B-Chat, Skywork-13B-Math及Skywork-13B-MM多种模型,适用于多种商业场景。这些模型基于多语言和代码数据预训练,显示出卓越的对话处理能力,尤其在文创领域以及数学和多模态交互方面表现优异。详情可参阅相关的技术报告和评测结果。

CharacterGLM-6B - 新一代中文AI角色对话模型
CharacterGLM-6BGithub人工智能对话预训练模型开源项目自然语言处理角色扮演
CharacterGLM-6B是聆心智能与清华大学CoAI实验室联合开发的新一代对话模型。基于ChatGLM2系列,该模型通过独特的属性和行为设计,实现AI角色的一致性、拟人化和吸引力。在多项评估中,CharacterGLM-6B展现出优于主流大语言模型的性能,尤其在角色扮演和对话能力方面表现突出。这一开源项目为研究人员和开发者提供了创建个性化AI角色的有力工具,推动对话AI技术的进步。
internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型
GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具
InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型,其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本,可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测,其展示了卓越的综合性能,适合复杂的研究和商业应用。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
Aquila2 - Aquila2开源模型与聊天模型指南
Aquila2AquilaChat2Github开源开源项目模型现在的用户
页面提供详细的Aquila2系列(包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr)和AquilaChat2系列(包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr)开源模型信息,包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能,及其在长文本理解和推理任务中的表现,帮助用户全面了解与应用。
glm-4-9b-chat-1m - 广泛语言支持与长文本处理能力的先进预训练模型
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源项目机器学习模型长文本能力预训练模型
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型,具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能,支持 26 种语言,适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力,支持长达 1M 上下文长度。
Qwen1.5-1.8B-Chat - 跨语言能力与性能优化的前沿语音模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer结构代码生成多语言支持开源项目模型语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版本,显著提高了聊天模型的人类偏好性能和多语言支持,并能处理32K上下文长度。其基于Transformer架构,采用了SwiGLU激活函数及多种注意力机制,并改进了分词器以增强多语言和代码适应性。通过数据预训练与后期优化,该模型在对话系统中的表现尤为突出。
Yi-1.5-9B - 融合代码、数学与推理能力的开源语言大模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
Yi-1.5作为Yi系列模型的迭代版本,基于500B语料预训练和300万样本微调,具备语言理解、常识推理和阅读理解等基础能力,并强化了代码、数学和推理功能。模型提供6B、9B和34B三种参数规模,支持4K至32K上下文长度,预训练数据量为3.6T tokens。在基准测试中,Yi-1.5系列模型与同规模开源模型相比表现出竞争力。
Breeze-7B-Instruct-v1_0 - 增强繁体中文处理能力,提高语言模型性能
Breeze-7BGithubHuggingfaceMediaTek传统中文开源项目文本生成模型语言模型
Breeze-7B-Instruct-v1_0 是MediaTek Research开发的语言模型,专为繁体中文应用而设计。基于Breeze-7B-Base的演进,支持问答、多轮对话和文本摘要等任务。其在繁体中文及英语的测试中表现优越,相较于同类开源模型有显著提升。Breeze-7B通过词汇扩展和高效推理性能,在繁体中文任务中展现优势。v1.0版本经过精细化训练,提供高效准确的语言处理。
SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型,适用于多个应用场景
Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型
SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发,提供135M、360M和1.7B参数选项,表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练,支持8位和bfloat16位精度,可在CPU和多GPU环境中运行。需注意,内容生成的准确性和一致性可能受限,仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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